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docs/user/develop/practice/llm-adapter.zh.md

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+# LLM 适配器
+
+[English](llm-adapter.md) | 中文
+
+本文介绍如何为 Harness 接入一个新的 LLM 提供方。
+
+## 概述
+
+LLM 适配器是一个继承 `LlmAdapter` 的类，实现 `stream()` 方法，将 Harness 的统一请求格式转换为具体 API 的调用。
+
+## 最小实现
+
+```ts
+import type { Context } from 'cordis'
+import Schema from 'schemastery'
+import { LlmAdapter, type GenerateOptions, type StreamChunk } from '@deepseek-ai/dsh-llm'
+
+class MyAdapter extends LlmAdapter {
+  private apiKey: string
+
+  constructor(apiKey: string) {
+    super()
+    this.apiKey = apiKey
+  }
+
+  async *stream(options: GenerateOptions): AsyncIterable<StreamChunk> {
+    // 1. Convert options.messages to the provider format.
+    // 2. Call the streaming API.
+    // 3. Convert the response into StreamChunk values.
+  }
+}
+
+export interface Config {
+  apiKey: string
+  models: string[]
+}
+
+export const Config: Schema<Config> = Schema.object({
+  apiKey: Schema.string().required(),
+  models: Schema.array(Schema.string()).required(),
+})
+
+export const name = 'my-llm-adapter'
+export const inject = ['llm']
+
+export function apply(ctx: Context, config: Config) {
+  const adapter = new MyAdapter(config.apiKey)
+  ctx.llm.registerAdapter(config.models, adapter)
+}
+```
+
+## StreamChunk 协议
+
+`stream()` 必须按以下协议 yield chunk：
+
+```ts
+import { CallId, type StreamChunk } from '@deepseek-ai/dsh-llm'
+
+async function* exampleChunks(): AsyncIterable<StreamChunk> {
+  // 1. Start each content block with block-start.
+  yield { type: 'block-start', index: 0, blockType: 'text' }
+
+  // 2. Stream text through text-delta.
+  yield { type: 'text-delta', index: 0, text: 'Hello' }
+  yield { type: 'text-delta', index: 0, text: ' world' }
+
+  // 3. End each content block with block-end and the complete block.
+  yield {
+    type: 'block-end',
+    index: 0,
+    block: { type: 'text', text: 'Hello world' },
+  }
+
+  // 4. Tool-call block.
+  yield { type: 'block-start', index: 1, blockType: 'tool-call' }
+  yield {
+    type: 'tool-call-delta',
+    index: 1,
+    id: CallId('call-123'),
+    name: 'bash',
+    argumentsDelta: '{"command":"ls"}',
+  }
+  yield {
+    type: 'block-end',
+    index: 1,
+    block: {
+      type: 'tool-call',
+      id: CallId('call-123'),
+      name: 'bash',
+      arguments: '{"command":"ls"}',
+    },
+  }
+
+  // 5. Token usage.
+  yield { type: 'usage', usage: { inputTokens: 100, outputTokens: 50 } }
+
+  // 6. Finish reason.
+  yield { type: 'finish', reason: { kind: 'stop' } }
+  // Alternatively, { kind: 'tool-calls' } requests tool execution.
+}
+```
+
+### 关键规则
+
+- 每个 `block-start` 必须有对应的 `block-end`
+- `index` 从 0 递增，标识内容块顺序
+- `tool-call-delta` 的 `argumentsDelta` 是 JSON 字符串的增量（可以一次 yield 全部，也可以分多次）
+- `finish` 必须是最后一个 chunk
+- `usage` 在 `finish` 之前 yield
+
+## GenerateOptions
+
+`stream()` 接收仓库导出的 `GenerateOptions`。它包含模型名、对话历史、系统提示词、tool schema、生成参数、停止序列和中止信号；完整字段以 `@deepseek-ai/dsh-llm` 导出的 TypeScript 类型为准。适配器必须将支持的字段映射到具体 API；无法支持的字段应抛出带稳定 code 的 `LlmError`，不能静默丢弃。
+
+## 注册适配器
+
+```ts ignore-check
+ctx.llm.registerAdapter(['model-name-1', 'model-name-2'], adapter)
+```
+
+第一个参数是该适配器支持的模型名列表。当用户在 `cordis.yml` 中配置 `model: model-name-1` 时，框架会路由到这个适配器。
+
+## 在 cordis.yml 中使用
+
+```yaml
+- id: my-llm
+  name: './src/my-llm-adapter.ts'
+  config:
+    apiKey: !!js process.env.MY_API_KEY
+    models:
+      - my-model-v1
+      - my-model-v2
+
+- id: stdio-agent
+  name: '@deepseek-ai/dsh-stdio-agent'
+  config:
+    model: my-model-v1  # References the model registered above.
+```
+
+## 实战参考
+
+仓库中有两个完整实现可供参考：
+
+- `packages/llm/llm-deepseek/` — DeepSeek API 适配器（OpenAI 兼容格式）
+- `packages/llm/llm-pi-ai/` — Pi AI 适配器（不同的 API 格式）
+- `examples/echo-agent/src/mock-llm.ts` — 最简 mock 适配器（教学用）
+
+mock 适配器是学习 StreamChunk 协议的最佳起点——它用纯本地逻辑演示了完整的 chunk 序列。
+
+## 错误处理
+
+适配器应将传输和协议故障作为带稳定 code 的 `LlmError` 抛出；agent loop 会保留该错误及其 code，供诊断和策略使用。不要依赖普通 `Error` 被自动转换。每个提供方 HTTP 请求还必须合并 `attributionHeaders()`，并传递 `options.signal`。
+
+```ts
+import {
+  attributionHeaders,
+  LlmAdapter,
+  LlmError,
+  type GenerateOptions,
+  type StreamChunk,
+} from '@deepseek-ai/dsh-llm'
+
+class HttpAdapter extends LlmAdapter {
+  constructor(private readonly endpoint: string) {
+    super()
+  }
+
+  async *stream(options: GenerateOptions): AsyncIterable<StreamChunk> {
+    const response = await fetch(this.endpoint, {
+      method: 'POST',
+      headers: {
+        'content-type': 'application/json',
+        ...attributionHeaders(),
+      },
+      body: JSON.stringify({ model: options.model, messages: options.messages }),
+      ...options.signal ? { signal: options.signal } : {},
+    })
+    if (!response.ok) {
+      throw new LlmError(`Provider API error: ${response.status}`, 'PROVIDER_HTTP_ERROR', response.status)
+    }
+    // A real adapter parses the response and emits the complete chunk sequence.
+    yield { type: 'finish', reason: { kind: 'stop' } }
+  }
+}
+```